Classificação automática de padrões sonográficos: estudo de caso do rio Araguaia - Gonzaga, Janaina Prudente (2017)
A sonografia é um dos métodos geoacústicos existentes, com os quais se torna possível a caracterização da superfície do fundo subaquático. Seus dados geralmente são tratados qualitativamente, sendo assim, condicionados a perícia técnica do intérprete. Este tipo de interpretação geralmente está baseado na associação visual e subjetiva dos diferentes padrões sonográficos, texturas e distribuição superficial de sedimentos. O problema é que em vários casos há variações granulométricas que resultam em padrões sonográficos semelhantes e os olhos humanos nem sempre são capazes de detectar essas pequenas variações, tornando esse tipo de análise limitada. Com o objetivo de estabelecer uma análise quantitativa, foi analisado estatisticamente as variações dos padrões sonográficos. Mediante os dados coletados no rio Araguaia, na altura da cidade de Conceição do Araguaia, foi selecionado padrões sonográficos correspondentes as localizações das amostragens de sedimento do fundo fluvial. Esses padrões foram analisados com escala de cinza normal e invertida, para obtenção não só de informação de granulometria e morfologia do fundo, mas também de influência da direção do ângulo de incidência dos feixes. Foi estabelecido rotinas no MatLab para análise estatísticas de primeira e segunda ordem, através de histogramas e matrizes de co-ocorrência dos níveis de cinza, respectivamente. Nos resultados obtidos, foi observado que somente a análise de primeira ordem não fornece dados satisfatórios, pois mostram dependências, como na mudança de direção do ângulo de incidência dos feixes. Com análise estatística de segunda ordem foi calculado os parâmetros de Homogeneidade e Entropia das imagens sonográficas, as correlações dessas propriedades mostraram resultados muito bons e não possuem dependências. A eficiência da análise quantitativa foi comprovada pela sua acurácia na classificação automática dos padrões sonográficos, com isso, a análise torna-se menos subjetiva